詳細解釋
長期記憶（Long-Term Memory）是AI Agent持久化儲存的資訊，跨對話和會話保持，類似人類的長期記憶。
儲存類型：
- 向量記憶：嵌入向量 (嵌入 / 詞嵌入 / 向量嵌入) (Embedding Lookup)存儲，語義檢索
- 知識圖譜：結構化關係（實體-關係-實體）
- 數據庫：SQL/NoSQL結構化儲存
- 文件儲存：原始文檔、摘要
檢索方式：
- 語義搜索：向量相似度匹配
- 關鍵字搜索：精確匹配查詢
- 時間檢索：按時間範圍查詢
- 混合檢索：結合多種方法
應用場景：
- 用戶畫像：長期興趣和偏好
- 知識累積：持續學習的新知識
- 經驗記錄：過往任務成功/失敗經驗
- 關係維護：跨對話的關係歷史
與工作記憶的關係：
- 長期：持久、跨對話、大容量
- 工作：臨時、當前對話、有限
- 交互：長期記憶載入工作記憶使用
實現框架：
- MemGPT：顯式記憶管理
- LangChain Memory：多種記憶組件
- 向量數據庫：Pinecone、Chroma、Weaviate